메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
세계문학비교학회 세계문학비교연구 세계문학비교연구 제33호
발행연도
2010.1
수록면
179 - 202 (24page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
寄せてくる西欧の門戸解放の圧迫に、「明治天皇」を先に立たせ長州と薩摩藩の下級武士たちが力を合わせ、江戸幕府を倒して成し遂げられたのが明治新政府である。明治新政府は中央集権で国家を統一する組織を整え「富國强兵」をスローガンに掲げ、西洋の近代国家を追い越そうと必死になる。個人の解放とその人権を尊重するのがなによりも近代社会の特徴であるのに、明治期の日本は戦争をするために、すべての人を「国民」とよび、「国家のため」生命を捧げる兵士を作ろうとしていた。まさに「近代」という名とは矛盾した二重構造の社会であったといえる。そのような新政府の方針に日本の人々が初めからよく従ったのではない。1873년、徵兵令を発布した政府は強力な軍事力や警察力によって下からの自由民権運動を徹底に弾圧した後、とうとう1889年2月 11日には「天皇」を神聖不可侵の主権者とする「大日本帝国憲法」を発布する。ついで翌年10月には教育勅語が発表され日本国民は「天皇崇拝教育」を呪術のように受けたのである。以後、わが国をめぐって起った日清戦争や滿洲を問題にして起った日露戦争などは、後進国であった日本が、最大の国家目標の「富國强兵」政策の一環に、その富の源泉を海外から求めようとした侵略戦争であった。人間として生まれた以上、強圧的に追い立てていく政府の権力の前にそのまま頭下げてついていく人ばかりいるはずがない。個人の命を大事に思う一方、自由を求めみもだえした跡がいろんなところから窺われる。その中でも文学という手段を通して抵抗した日本人たちの「反戰詩」がある。当時は反戦詩が載せられたり、反戦思想が述べられたりしたら、直ちに廃刊、または発行禁止され、世間に広く知らせられなかった。第二次大戦で日本が負けてからは、それらが新しく浮彫になり認められるようになったと言っても過言ではない。「反戰詩」と言っても、時代の雰囲気がすさまじかったせいで、それほど意識的に戦争反対の意思を強く表したものはあまり多くない。本稿においては、明治時期の「日露戦争」を中心に、抵抗意識がつよく表出されていると同時に詩的感性の優れたのを選んで具体的に鑑賞してみた。日露戦争は莫大な戦費を要し、甚大な人的損害を出した。増税は物価騰貴と不景気をもたらし、国民生活を圧迫したので厭戦気分がひろがっていった。国民のそうした気分を文学的に表現したものの代表的作品が木下尚江、小衫未醒、与謝野晶子らの反戦詩である。まず木下尚江は弁護士として非戦論を主張しつつ、<戰爭の歌>などを詠って軍国の権力を揶揄すると同時に死んでしまった兵士たちの命を哀悼していた。小衫未醒は画家で、日露戦争に「報知新聞」の従軍記者として戦場の韓国をまわり、その目ではっきりと見た戦争の惨害をスケッチし、また詩に書きとめ、帰国後󰡔陣中詩篇󰡕として刊行していた。彼は戦禍に苦しむ韓国の民衆の生活や衰退していく当時の風景をも生々しく詠んでいた。 <仁川海戰の前夜> においては戦争の恐怖を、<歸れ弟> においては「憂ひて泣いて待つらむ人」に「其腰の刄を捨てて歸れ」と強く命令している。「歸れ弟夕の鳥の/林の中に沒る如歸れ」の繰り返しをはさみながら、せつせつと語りかけてくる口調には、戦争の罪悪を攻撃する説得力があった。そのなかでも女流歌人与謝野晶子の「君死にたまふことなかれ」は、もっと強烈に戦争という「獣の道」で死んではいけない論理をつみかさね、個人の生命への賛歌をよびかけていた。男性詩人の方が雨のふる墓地を訪ね兵士の死を、落ちた桜の花に喩えて悲しく詠ったり、または船の下でささやく音があると語りながら戦争の鬼に託して幻想的に詠ったりするのに比べて、晶子のそれはとても現実的であった。戦場の<死骸>とか<兵士>たちは描かれていなかったが、 <旅順攻撃>を直接つかい、戦争という殺人行為が人倫に反することを痛切に批評していた。これらの反戦詩を通して、わが国とも深い関連のあるその時間を生きていた、日本庶民の心の奥底にふれあうことができた。

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0